Boron-doped Sucrose Carbons for Supercapacitor Electrode: Artificial Neural Network-Based Modelling Approach

Abstract

Here, a simple yet efficient and economic strategy was demonstrated for the production of multiporous boric acid-doped sucrose carbon (Bx–pC) for supercapacitor application. The electrochemical performance was established through cyclic voltammetry and galvanostatic charge/discharge tests. Bx–pC samples were characterized by X-ray diffraction, scanning electron microscope, Raman spectroscopy and nitrogen adsorption/desorption at − 196 °C. The results reveal that the optimum boron dopant is 2 wt.%; and B2–pC containing 2 wt.% boron exhibited honeycomb-like porous structure (2.88 nm) and a high specific surface area of 1298.9 m2g –1 . The B2–pC based symmetric supercapacitor delivered a remarkable energy density of ~56 Wh kg−1 , a high power density of 1300 W kg−1 and superior capacitance of 239 F g−1 at 1 A g−1 in 1 M H2SO4 electrolyte. To establish the complex relationships between the electrode structure, active operating conditions and electrochemical performance of the supercapacitor, an artificial neural network (ANN) methodology was utilized herein. After several random runs, the ANN maintained satisfactory predictive performance with an average error rate of ~1.06% and desirability function of 0.93 which is closer to 1.0. Keywords: supercapacitor performance; sucrose-based porous carbons; artificial neural network optimization; electrochemical analysis.

ÖZ: Burada, süperkapasitör uygulaması için çok gözenekli borik asit katkılı sükroz karbon (Bx–pC) üretimi için basit ama etkili ve aynı zamanda da ekonomik olan bir strateji gösterildi. Elektrokimyasal performans, döngüsel voltametri ve galvanostatik şarj / deşarj testleri ile belirlenmiştir. Bx – pC numuneleri, X-ışını kırınımı, taramalı elektron mikroskobu, Raman spektroskopisi ve - 196 ° C'de nitrojen adsorpsiyonu / desorpsiyonu yöntemleri kullanılarak karakterize edildi. Sonuçlar, optimum bor katkı maddesi miktarının ağırlıkça %2 olduğunu göstermiş; ve ağırlıkça %2 bor içeren B2– pC numunesinin de bal peteği benzeri gözenekli yapısı (2.88 nm) olduğunu ve 1298.9 m2g –1 gibi yüksek bir özgül yüzey alanına sahip olduğunu sergilemiştir. B2–pC tabanlı simetrik süper kapasitör, ~56 Wh kg−1 gibi dikkate değer bir enerji yoğunluğu, 1300 W kg−1 değerinde yüksek güç yoğunluğu ve 1 M H2SO4 elektrolitinde 1 A g−1 ’ de 239 F g−1 değerinde üstün bir kapasite sağladı. Elektrot yapısı, aktif çalışma koşulları ve süper kapasitörün elektrokimyasal performansı arasındaki karmaşık ilişkileri kurmak için, burada bir yapay sinir ağı (YSA) metodolojisi kullanılmıştır. Birkaç rastgele çalışmanın ardından, YSA ortalama hata oranı ~% 1.06 ve arzu edilirlik fonksiyonu 1.0'a yakın olan 0.93'lük tatmin edici tahmin performansını sürdürmüştür. Anahtar kelimeler: süper kapasitör performansı; sükroz esaslı gözenekli karbonlar; yapay sinir ağı optimizasyonu; elektrokimyasal anali.